Antibiyotikler Başarısız Olduğunda: Bilim Adamları “Uyuyan” Bakterileri Hedef Almak İçin Yapay Zekayı Kullanıyor. Çoğu antibiyotik metabolik olarak aktif bakterileri hedef alır, ancak yapay zeka sayesinde araştırmacılar, hareketsiz mikroplar için öldürücü olan bileşikleri etkili bir şekilde tarayabilir. 1970’lerden beri modern antibiyotik keşiflerinde bir durgunluk yaşanıyor. Artık Dünya Sağlık Örgütü, antimikrobiyal direnç krizini en büyük 10 küresel halk sağlığı tehdidinden biri olarak ilan etti .
Bir enfeksiyon tekrar tekrar tedavi edildiğinde, klinisyenler bakterilerin antibiyotiklere dirençli hale gelme riskiyle karşı karşıya kalır. Peki uygun antibiyotik tedavisinden sonra enfeksiyon neden geri dönüyor? İyi belgelenmiş bir olasılık, bakterilerin metabolik olarak inert hale gelmesi ve yalnızca metabolik aktiviteye yanıt veren geleneksel antibiyotiklerin tespitinden kaçmasıdır. Tehlike geçtiğinde bakteriler yeniden canlanır ve enfeksiyon yeniden ortaya çıkar.
Antibiyotik Araştırmalarında Yapay Zekanın Rolü
Yakın zamanda biyolojik alanda doktorasını kazanan eski bir Takeda Üyesi ( Abdul Latif Jameel Sağlıkta Makine Öğrenimi Kliniği merkezli ) Jackie Valeri, “Direnç zaman içinde daha fazla meydana geliyor ve tekrarlayan enfeksiyonlar bu uyku halinden kaynaklanıyor” diyor. Collins Laboratuvarı’ndan mühendislik. Valeri , Cell Chemical Biology’nin bu ayki baskı sayısında yayınlanan ve makine öğreniminin , hareketsiz bakteriler için öldürücü olan bileşiklerin taranmasına nasıl yardımcı olabileceğini gösteren yeni bir makalenin ilk yazarıdır.
Bakteriyel “uyuyanlara benzer” dayanıklılık hikayeleri bilim camiası için pek yeni bir haber değil; geçmişi 100 milyon yıl öncesine dayanan eski bakteri türleri, son yıllarda Pasifik Okyanusu’nun deniz tabanında enerji tasarrufu sağlayan bir durumda canlı olarak keşfedildi. Jameel Kliniği Yaşam Bilimleri fakültesi lideri, Tıp Mühendisliği ve Bilim Enstitüsü ve Biyoloji Mühendisliği Bölümünde Termeer Tıp Mühendisliği ve Bilim Profesörü olan James J. Collins, yakın zamanda yeni bir antibiyotik sınıfı keşfetmek için yapay zekanın kullanılmasıyla ilgili manşetlere çıktı . Grubun mevcut antibiyotikleri önemli ölçüde genişletmek için yapay zekayı kullanmaya yönelik daha büyük misyonunun bir parçası.
Bakteriyel Dirençle Mücadelede Zorluklar
The Lancet tarafından yayınlanan bir makaleye göre , 2019’da enfeksiyonlar ilaçlara duyarlı olsaydı 1,27 milyon ölüm önlenebilirdi ve araştırmacıların karşı karşıya olduğu birçok zorluktan biri de metabolik olarak hareketsiz bakterileri hedef alabilen antibiyotikler bulmak. Bu durumda Collins Laboratuvarı’ndaki araştırmacılar, bilinen ilaç bileşiklerinde antibiyotik özelliklerini bulma sürecini hızlandırmak için yapay zekadan yararlandı. Milyonlarca molekül söz konusu olduğunda süreç yıllar sürebiliyor ancak araştırmacılar, yapay zekanın yüksek verimli tarama yapma yeteneği sayesinde semapimod adı verilen bir bileşiği bir hafta sonu boyunca tanımlamayı başardılar.
Semapimod’un İkili İşlevselliği
Tipik olarak Crohn hastalığı için kullanılan bir anti-inflamatuar ilaç olan araştırmacılar, semapimodun aynı zamanda sabit fazlı Escherichia coli ve Acinetobacter baumannii’ye karşı da etkili olduğunu keşfettiler . Bir başka keşif ise semapimodun, daha kalın ve daha az nüfuz edebilen dış zarları nedeniyle antibiyotiklere karşı yüksek içsel dirençleriyle bilinen “Gram-negatif” bakteriler olarak adlandırılan bakterilerin zarlarını parçalama yeteneğiydi.
Gram-negatif bakterilerin örnekleri arasında E. coli , A. baumannii , Salmonella ve Pseudomonis yer alır ve bunların tümü için yeni antibiyotik bulmak zordur. Valeri şöyle açıklıyor: “Sema’nın mekanizmasını anlamamızın yollarından biri, yapısının gerçekten büyük olması ve bize dış zarı hedef alan başka şeyleri hatırlatmasıydı.” “Çok sayıda küçük molekülle çalışmaya başladığınızda…
bizim gözümüze göre bu oldukça benzersiz bir yapıdır.” Semapimod, dış zarın bir bileşenini bozarak Gram negatif bakterileri, genellikle yalnızca Gram pozitif bakterilere karşı aktif olan ilaçlara karşı duyarlı hale getirir. Valeri, Trends Bioteknoloji’de 2013 yılında yayınlanan bir makaleden bir alıntıyı hatırlıyor : “Gram pozitif enfeksiyonlar için daha iyi ilaçlara ihtiyacımız var, ancak Gram negatif enfeksiyonlar için her türlü ilaca ihtiyacımız var.”
